Edge Computing et IA : Traitement des Données en Temps Réel

PROGRAMME DE FORMATION

📍 Organisme : Netz Informatique
📆 Durée : 21 heures (3 jours)
🎯 Public cible : Ingénieurs en IA, architectes cloud, développeurs embarqués, spécialistes IoT, responsables IT et toute personne souhaitant optimiser l’exécution des modèles IA en périphérie des réseaux avec Edge Computing.

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📌 OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
✅ Comprendre les concepts clés du Edge Computing et son intégration avec l’IA.
✅ Déployer des modèles d’intelligence artificielle en périphérie (IoT, appareils embarqués, serveurs edge).
✅ Optimiser la latence et la consommation énergétique des modèles IA pour le Edge Computing.
✅ Exploiter des plateformes et frameworks spécialisés (NVIDIA Jetson, TensorFlow Lite, OpenVINO).
✅ Sécuriser les données et garantir la conformité réglementaire dans les environnements Edge IA.

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📖 CONTENU DE LA FORMATION

📌 MODULE 1 : Introduction à l’Edge Computing et l’IA

🔹 Définition et principes fondamentaux du Edge Computing
🔹 Différences entre Cloud AI et Edge AI : avantages et inconvénients
🔹 Cas d’usage du Edge AI : IoT, maintenance prédictive, vidéosurveillance intelligente, santé connectée
🔹 Étude de cas : Comparaison de performances IA entre Edge et Cloud

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📌 MODULE 2 : Déploiement des Modèles IA en Périphérie

🔹 Formats et compression des modèles IA pour le Edge Computing
🔹 Frameworks et outils pour l’IA embarquée (TensorFlow Lite, ONNX, OpenVINO, NVIDIA Jetson)
🔹 Techniques d’optimisation pour les contraintes du Edge (quantization, pruning, knowledge distillation)
🔹 Atelier pratique : Déploiement d’un modèle IA sur un appareil Edge (Raspberry Pi, Jetson Nano)

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📌 MODULE 3 : Gestion des Performances et Scalabilité de l’Edge AI

🔹 Réduction de la latence et optimisation de la bande passante
🔹 Gestion et synchronisation des modèles IA entre le Cloud et l’Edge
🔹 Stratégies de mise à jour et de réentraînement des modèles en local
🔹 Étude de cas : Mise en place d’une architecture hybride Cloud-Edge AI

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📌 MODULE 4 : Sécurité et Conformité des Systèmes IA en Périphérie

🔹 Protection des données et gestion des accès sur les infrastructures Edge
🔹 Normes et conformité réglementaire (RGPD, IoT Security Act, normes ISO AI)
🔹 Stratégies de défense contre les attaques adversariales et risques liés à l’IA en périphérie
🔹 Atelier pratique : Implémentation d’une solution de sécurisation pour Edge AI

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🛠 MÉTHODOLOGIE PÉDAGOGIQUE

🎯 Approche interactive avec démonstrations en direct
🎯 Alternance entre théorie et mise en pratique
🎯 Études de cas concrets et simulations de déploiement Edge AI
🎯 QCM & validation des acquis pour mesurer la progression

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✅ PRÉREQUIS & MODALITÉS D’ACCÈS

📌 Pré-requis : Connaissances de base en IA, en Cloud Computing et en systèmes embarqués.
📌 Modalités d’accès : Sessions en présentiel et en distanciel disponibles

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🎓 MODALITÉS D’ÉVALUATION & CERTIFICATION

📍 Évaluation continue via exercices et mises en situation
📍 QCM final pour valider les compétences acquises
📍 Certificat Netz Informatique remis en fin de formation

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💶 TARIFICATION & FINANCEMENT

💰 Coût de la formation : 1 250€ / participant
💰 Financements possibles : CPF, OPCO, employeurs, fonds de formation